涂料行业拥抱AI新机遇

　　近日，2026涂料行业未来技术发展大会在宁波举行。会上，多位业内专家聚焦涂料研发全链条的数智化转型路径，探讨行业如何通过拥抱人工智能(AI)带来的全新机遇，破解行业长期存在的研发周期长、试错成本高、成果落地难等痛点堵点。

　　腐蚀大数据技术突破构建行业底层支撑

　　涂层技术是延缓金属腐蚀的经济有效手段，如何提高金属材料在苛刻环境中的防腐性能，是涂料行业技术发展聚焦的关键方向之一。而大数据技术的发展，为行业腐蚀监测与防腐涂层技术创新带来了全新可能。

　　北京科技大学新材料技术研究院副研究员杨景智指出，开发高性能防腐涂层对于延长结构服役寿命至关重要，但传统材料腐蚀评价方法依赖户外挂片与室内加速模拟，存在周期长(8～16年)、成本高(占60%以上)、数据碎片化等突出问题，在面对多组分树脂、纳米填料与复杂服役环境(如海洋大气、酸性介质与交变应力)的耦合影响时，难以在庞大的多维配方空间中高效锁定最优解。推动腐蚀评价方法向“腐蚀大数据+人工智能分析”跨越式变革，能够显著提升防腐新材料研发效率。

　　“目前，国家材料腐蚀与防护科学数据中心已建成全球最大的材料腐蚀大数据联网观测与在线智能诊断平台，可为耐蚀新材料研发和装备设施可持续发展提供科学依据。”据北京科技大学教授、中国腐蚀与防护学会理事长李晓刚介绍，其研究团队已研发了全球首款pA级高通量腐蚀微探测器、覆盖国内6大气候及1500余个监测点的全球典型环境腐蚀联网观测平台、首个腐蚀数据—知识融合深度学习的“AI”智算平台，以及装备设施腐蚀寿命在线监测与智慧运维系统等多项核心技术;未来还将建设“装备设施可持续性大数据技术与寿命智慧运维平台”，整合国际腐蚀数据资源，为汽车、芯片等极端环境下的寿命管理提供支撑。

　　全链条AI技术落地重塑研发范式

　　“‘AI+’为涂料行业带来了全新发展机遇。从配方研发、生产工艺优化到性能测试，依托第五次数字革命的AI技术，能够大幅缩短研发周期、降低研发成本，这个方向值得全行业共同探索。”中国工程院院士薛群基说。

　　会上，多位专家进一步分享了AI技术在涂料研发全流程的落地路径。

　　例如杨景智所在的研究团队，在高阻隔环氧涂层开发过程中使用了多项基于大数据与AI的相关技术：涂层缓蚀成分筛选利用了基于多维度分子特征的缓蚀剂智能预测、缓蚀效率精准预测使用了3L-DMPNN多尺度消息传递网络模型、结合ChemBERTa与MolGPT模型完成低毒高效缓蚀剂逆向设计;结合可解释机器学习与模拟计算，揭示氨基酸二元缓蚀剂协同机制，并成功筛选出微生物腐蚀防护性能最优的抑制剂组合……

　　“我们最终研发出的涂层，经盐雾试验后附着力损失仅为3.3%，并且全链条研发效率实现了跨越式提升。”杨景智表示，目前团队已基于多智能体系统的腐蚀自主研究及材料开发，构建起耐蚀新材料自驱动实验室——新材智擎Materivo材料自主实验平台。该平台可实现集成配方推荐、自主优化与机制理解三大智能体，推动材料设计—制造—表征—服役全链条数智化升级。

　　山东大学副教授龙腾则提出，AI作为材料研发的“第四支柱”，必须建立在高质量数据基础上，其团队开发的多智能体体系，覆盖材料正向与逆向设计、机器学习、势函数理论验证、小样本与多样本场景下的配方优化、智能实验机器人制备、3D打印功能结构成型全流程，相关技术已获得华为技术认证，开发的有机硅行业智能体已在牙科修复体场景实现应用。

　　产学研用深度融合锚定转型核心赛道

　　涂料技术创新的成果最终要落地到实际应用场景当中。对此，多位与会专家建议，应采取“实验室+模拟装置+真实工况”综合评价和优化材料设计，加快应用进程。

　　中国科学院海洋研究所研究员张斌斌表示，提高稳定性、耐久性、多功能集成是涂料技术创新从实验室走向应用的关键。其研究团队设计开发了一系列具有被动防冰、主动融冰、长效防腐的超疏液功能防护涂层，并通过模拟与联合应用设计等方式，实现了超疏水、“超疏水+超疏油”等两个防护涂层体系的百千克级规模化制备，解决了放大生产过程中均匀性、附着力、工艺可控性等技术难点。目前，相关涂料产品已在交通基础设施、电子器件大气腐蚀防护、反光镜透明超疏水涂层等领域实现实际应用。

　　中国船舶集团第七二五研究所研究员蔺存国所在的研究团队，则通过应用机器学习预测模块，依托录入3700余条海洋防污减阻涂料数据的特性参数数据库，建立协同系数评价体系，形成了完整的防污减阻一体化材料设计准则，为船舶涂料的AI定向研发提供了落地路径。

　　“2026年是‘十五五’开局之年，涂料行业从未像今天这样与国家战略需求绑定得如此紧密。行业必须坚持走产学研用深度融合的道路，将研发成果应用到国家重大工程当中，为制造业转型升级和海洋强国建设提供坚实的材料支撑。”薛群基说。